• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.413-416
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• 2011

휴머노이드 로봇이 인간처럼 그림을 그리기 위해서는 순서를 가지는 드로잉 좌표 집합이 필요하다. 하지만 기존 영상 처리를 통한 윤곽선에서의 좌표 집합은 순서가 없고 로봇 암을 들어 올리는 좌표가 없다. 또한 불필요한 좌표가 다수 포함되어 있어서 효율적인 드로잉을 하기가 어려워 드로잉하는데 시간이 많이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 3축으로 구성된 휴머노이드 로봇 암이 드로잉하기 위한 좌표 집합을 추출하는 알고리즘을 개발한다. 이를 구현하기 위해서는 로봇이 드로잉하기 위한 윤곽선 추출 알고리즘과 추출한 드로잉 좌표 집합에서 드로잉 순서와 로봇 암을 들어 올리는 점을 전체 좌표 리스트에 포함해야 한다. 제안하는 알고리즘이 추출하는 좌표 집합은 캠 영상으로부터 입력되는 컬러 이미지에서 이미지 프로세싱을 거친 윤곽선을 입력으로 하며, 추출한 좌표들의 순서와 로봇 암의 드로잉 시작점을 삽입함으로서 빠르고 효율적인 로봇 드로잉 좌표 집합 추출 알고리즘을 구현한다. 또한 제안하는 추출 알고리즘을 휴머노이드 로봇에 적용하여 실험하였으며, 좌표 추출 알고리즘의 정확성과 효율성을 비교하였다.

• 생명과학회지
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• 제24권9호
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• pp.1019-1024
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• 2014

근위축은 근육을 사용하지 않음으로써 발생하는 근육 조직의 손실 또는 근육을 지배하는 신경의 손상으로 정의할 수 있다. 이 상태는 다양한 근육질환에 관여하는 활성산소종이 관여 한다. 우리는 심비디움 뿌리 추출물이 과산화수소에 의해 유도된 C2C12 근육세포 생존율 손실과 세포사를 억제한다는 것을 찾았다. 또한 심비디움 뿌리 추출물이 HSP70 단백질 발현증가와 SOD1 단백질 발현감소를 확인하였다. 이들의 결과는 심비디움 뿌리 추출물이 근위축에서 활성산소종을 환원하는 치료약물로서 작용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.49-50
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• 2018

본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 시간 및 주파수 기반 스파이크그램 특성 추출 기술을 제안한다. 기존의 음악 장르 분류 시스템에서는 푸리에 변환 기반의 입력 특성을 주로 사용해 왔다. 푸리에 변환은 시간 축에서 프레임 단위로 평균적인 주파수 정보를 취하므로 낮은 시간 해상도를 갖지만, 스파이크그램은 샘플 단위의 주파수 정보를 갖고 있어 고해상도의 특성을 추출할 수 있다. 제안하는 기술은 이러한 시간 기반 특성을 추출하여 주파수 기반 특성 및 SNR 특성과 함께 심층 신경망의 입력으로 사용한다. 제안하는 특성을 사용하여 시간 기반 특성을 사용하지 않은 기존 스파이크그램 특성 기반 분류기의 성능을 개선하였으며, 다른 특성 및 분류기에 비해 적은 수의 특성 입력으로도 우수한 성능을 얻는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.10-16
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• 2000

휴대용 방광 용적 측정시스템을 위한 새로운 추정 알고리듬을 제안하였다. 먼저 주어진 화상 데이터로부터 방광벽과 소변의 경계 끝점을 추출하고, 이로부터 축의 길이를 계산한 후 필터링하여 단면을 얻는다. 방광의 모양의 불규칙성을 고려하여 종단면과 횡단면 두 개의 데이터로부터 단면을 얻은 후 종단면으로 면적을 구하고 이를 횡단면에 적용하여 부피를 계산한다. 반대의 과정을 거쳐 또 하나의 부피 추정치를 얻고 이를 평균하여 실제 부피를 추정하였다. 제안된 알고리듬과 기존의 추정방법을 비교한 결과 제안된 방법에서 좋은 결과를 얻었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제13권3호
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• pp.220-233
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• 1999

본 연구는 서열법(교호평균법)과 ZM학파의 식물사회학적 연구방법에 의해 대구, 구미, 김천 근처의 팔공산, 금오산, 황악산 일대의 참나무류 삼림을 분류하고 그 환경조건을 해석할 목적으로 실시되었다 교호평균법에서 추출된 stand의 제 1축상의 종의 배열은 식물사회학적 군락분류의 표징종이나 식별종의 후보 종군을 추출하는데 매우 효과적이었다. 이결과와 타지역과 본 연구지역의 낙엽수림의 조성을 비교 검토한 결과 이하의 2군집, 1군락, 2아군집을 식별하였다. 너도밤나무군강(Fagetea crenatae Miyawaki et al. 1968) ; 당단풍-신갈나무목(Acero-Quercetalia mongolicae Song 1988); 조록싸리-졸참나무군단(Lespedezo-Quercion ser-1-1 때죽나무아군집(Styracetosum japonicae subassoc. nov) 1-2 전형아군집(typicum subassoc. ) (Ainsliaeo-Quercetum mongolicae assoc. nov.) 3. 신갈나무-시닥나무군락(Quercus mongolica-Acer teschonoskii var, rubripes community) 본연구에서 식별된 군단은 우리나라의 냉온대 낙엽활엽수림의 북부형과 남부형에 대응하는 것으로 해석되었다. 서열법에 의해 계산된 제 1축과 제2축상에의 stand의 배열은 인위와 해발과 같은 환경경도상의 계열을 나타내었다. 이상의 연구와 함께 본 연구와 관련되는 사항으로 우리나라의 냉온대림의 군락분류학적 문제점을 종조성론의 입장에서 논하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.137-143
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• 2018

넙다리무릎뼈 의료용 디지털 영상 및 통신 표준 영상으로 스테레오리소그래피 파일을 변환하고, 유니그래픽스 캐드프로그램으로 점, 선, 면의 정보들이 존재하는 캐드 모델링을 만들었다. 관절면의 모델링 추출은 유니그래픽스 라피드 스페싱 기능으로 스테레오리소그래피의 가까운 두 점을 선으로 이어주고 그 선들을 이어 면을 만들어 모델링을 완성하였다. 이러한 모델링 추출과정은 관절면 방향에 대한 해부학적 지식을 바탕으로 하였다. 그 결과 넙다리무릎뼈의 관절면에 대해 맞춤형 스페이스 모델링과 솔리드 모델링을 제작할 수 있었다. 이후 흑연소재에 대해 솔리드 모델링을 캠 제어하는 연산 작업을 거쳐 넙다리무릎뼈의 5축 형상 가공을 하였다. 이로써 넙다리무릎뼈의 의료용 디지털 영상 및 통신 표준영상을 이용한 개인 맞춤형 인플란트 모델링 방법이 기술되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.408-415
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• 2022

본 논문에서는 효율적인 feature map 추출 네트워크를 이용한 2D 이미지에서의 3D 포인트 클라우드 재구축 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법의 독창성은 다음과 같다. 첫 번째로, 메모리 측면에서 기존 기법보다 약 27% 더 효율적인 새로운 feature map 추출 네트워크를 사용한다. 제안하는 네트워크는 딥러닝 네트워크의 중간까지 크기 축소를 수행하지 않아, 3D 포인트 클라우드 재구축에 필요한 중요한 정보가 유실되지 않았다. 축소되지 않은 이미지 크기로 인해 발생하는 메모리 증가 문제는 채널의 개수를 줄이고 딥러닝 네트워크의 깊이를 얕게 효율적으로 구성하여 해결하였다. 두 번째로, 2D 이미지의 고해상도 feature를 보존하여 정확도를 기존 기법보다 향상시킬 수 있도록 하였다. 축소되지 않은 이미지로부터 추출한 feature map은 기존의 방법보다 자세한 정보가 담겨있어 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도를 향상시킬 수 있다. 세 번째로, 촬영 정보를 필요로 하지 않는 divergence loss를 사용한다. 2D 이미지뿐만 아니라 촬영 각도가 학습에 필요하다는 사항은 그만큼 데이터셋이 자세한 정보를 담고 있어야 하며 데이터셋의 구축을 어렵게 만드는 단점이다. 본 논문에서는 추가적인 촬영 정보 없이 무작위성을 통해 정보의 다양성을 늘려 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도가 높아질 수 있도록 하였다. 제안하는 기법의 성능을 객관적으로 평가하기 위해 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 CD 값이 5.87, EMD 값이 5.81 FLOPs 값이 2.9G로 산출되었다. 한편, CD, EMD 수치가 낮을수록, 재구축한 3D 포인트 클라우드가 원본에 근접하는 정확도가 향상된 결과를 나타낸다. 또한, FLOPs 수치가 낮을수록 딥러닝 네트워크에 필요한 메모리가 적게 소요되는 결과를 나타낸다. 따라서, 제안하는 기법의 CD, EMD, FLOPs 성능평가 결과가 다른 논문의 기법들보다 메모리 측면에서 약 27%, 정확도 측면에서 약 6.3% 향상된 결과를 나타내어 객관적인 성능이 입증되었다.

• 한국조경학회지
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• 제51권2호
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• pp.12-27
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• 2023

본 연구는 강동구의 조성형공원 중 도시 녹지축에 입지한 환경생태적인 가치가 높은 공원을 대상으로 도시공원의 생태적 리뉴얼 조성방안을 마련하고 이를 적용한 설계를 제안하였다. 강동구의 개황과 도시공원 개황을 분석하고 강동구의 토지이용 및 녹지율, 공원녹지, 녹지축 현황을 분석하여 리뉴얼 대상지를 선정하였다. 강동구의 조성형 공원은 근린공원 2개소, 어린이공원 52개소로 총 54개소였으며 현황검토 1단계에서는 공원이 자연축, 녹지축상에 입지 및 인접 여부 등 입지적 가치 분석을 통해 17개소를 추출하였고, 2단계에서는 각 공원 서비스권역 내 녹지 및 오픈스페이스 비율을 바탕으로 1단계 추출 공원 중 8개소를 선정하였다. 3단계에서는 공원면적의 법적 기준 충족 여부를 통해 2단계 추출공원 중 2개소를 선정하였으며, 4단계에서는 공원의 노후화 조사를 통해 3단계 추출 공원 중 1개소를 선정하였다. 리뉴얼 대상지의 도시생태적 현황은 엔트로피 저감 측면의 토지이용현황, 물순환 측면의 토양피복현황, 생물다양성 측면의 식재구조현황을 조사하였다. 리뉴얼 대상지 3곳의 현황분석 결과는 녹지면적은 18.3-45.3%로 부족하였고 시설지 면적은 54.7%-81.7%로 높아 도시온도 저감효과가 낮은 것으로 판단되었으며, 불투수포장 면적이 공원 면적의 34.5%-48.9%로 시설면적의 대부분을 차지하여 물순환 기능이 부족한 것으로 판단되었다. 식재구조는 단층과 복층구조로 이루어져 있고 교목층은 양호하였으나 하부식생이 빈약하였고 식이식물이나 대경목 식재지는 없어 생물다양성이 낮은 상태였다. 본 연구에서 리뉴얼 대상지로 선정한 선린어린이공원, 당말어린이공원, 샘물어린이공원을 생태적으로 리뉴얼 설계한 후 공원별 생태면적률은 리뉴얼 전보다 1.4-3배 이상 증가하였다. 도시 녹지축에 입지한 도시공원을 도시생태계의 관점으로 바라보고 이를 생태적으로 리뉴얼하면 도시생태계 측면에서 엔트로피 저감, 물순환 건강성 향상, 생물다양성 기반조성에 기대효과가 높을 것으로 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.461-469
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• 2020

본 논문에서는 손글씨 숫자 데이터셋, 얼굴 데이터셋의 중요영역 추출을 위한 PCA 기반의 특징되먹임방법을 제안한다. 이전의 LDA 기반의 특징되먹임 방법을 확장하여 PCA 기반 특징되먹임 방법이 제안된다. 제안된 방법에서 데이터에 차원 축소 머신러닝 알고리듬 중 하나인 PCA 기법을 적용하여 데이터를 중요한 특징 차원들로 축소한다. 차원 축소과정에서 도출되는 weight를 통해 축소된 각 차원 축에서의 데이터 중요 지점을 확인한다. 각 차원 축은 축의 고유값의 크기에 따라 전체 데이터에서의 가중치가 다르다. 이에 각 차원 축의 고유값의 크기에 비례하는 가중치를 부여하여 각 차원 축에서의 데이터 중요 지점을 합하는 연산 과정을 거친다. 연산 과정을 통해 얻어진 데이터에 Threshold를 적용하여 데이터의 중요 영역을 구한다. 그 후 도출된 데이터의 중요 영역에 원본데이터로 역매핑을 유도하여 원본 데이터 공간에서 중요영역을 선택한다. MNIST 데이터셋에 대한 실험 결과를 확인하고 기존의 LDA 기반의 특징되먹임 방법을 통한 결과와 비교를 하여 PCA기반 특징되먹임을 기반한 패턴 인식 방법의 유효성과 가능성을 확인한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.267-273
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• 2011

본 논문은 자기공명 뇌영상을 대상으로 뇌종양 영역을 자동으로 분할하기 위한 방법을 제안한다. 정상적인 뇌영상은 좌우로 대칭인 특징을 지니는 반면에 종양이 존재하는 뇌영상은 종양세포와 부종 및 괴사로 인해 비대칭적인 특징을 가진다. 본 논문에서는 이러한 대칭성을 뇌영상내에 종양영역의 존재 유무를 판별할 수 있는 기준으로 이용한다. 대칭성 분석을 위해서 뇌영역의 윤곽선 정보를 이용해 중심축을 생성하였으며 이는 사전정보를 이용하지 않고 영상의 자체 정보만을 해석해서 중심축을 추출할 수 있다는 점에서 기존의 영상 정합을 통해 해부학적 위치 정보를 추출하고 이를 이용하여 중심축을 찾는 방법과 구별된다. 자기공명 영상에서 정상뇌의 조직은 크게 3가지 클러스터로 분할되며 각 클러스터가 포함하는 영역은 백질과 회백질영역을 포함하는 뇌 실질영역, 뇌척수액(csf)영역, 두개골, 지방 및 뇌막 영역 등으로 나뉜다. 종양이 포함된 영상은 종양과 부종 및 괴사 영역이 추가적으로 존재하며 이는 클러스터링을 이용한 분할을 통해서 구분될 수 있다. 분할된 종양 영역의 중심점은 다음 슬라이스의 종양 영역의 경계를 검출하기 위한 레벨셋 알고리즘에 적용되어 전체 볼륨의 종양 영역의 경계선을 추출하기 위한 초기 시드로 이용된다. 본 논문에서는 3차원 볼륨의 영상(슬라이스)중에서 종양 영역이 존재하는 슬라이스의 종양 영역을 분할하여 이후의 슬라이스에서는 분할작업을 수행하지 않고 영역의 경계선만 추출한다. 자카드 지수와 처리 시간의 비교 분석을 통해 기존의 방법과 비슷한 성능과 빠른 속도로 종양 영역을 분할할 수 있다는 것을 보인다.